Exploring the Knowledge, Attitudes, and Perceptions of Hospital Staff and Patients on Environmental Sustainability in the Operating Room: Quality Improvement Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, the health care system has been estimated to generate 33 million metric tons of greenhouse gas emissions annually. Health care systems, specifically operating rooms (ORs), are significant contributors to greenhouse gas emissions, using 3 to 6 times more energy than the hospital's average unit. OBJECTIVE: This quality improvement study aimed to investigate the knowledge, attitudes, and perceptions of staff members and patients on sustainability in the OR, as well as identify opportunities for initiatives and barriers to implementation. METHODS: A total of 2 surveys were developed, consisting of 27 questions for staff members and 22 questions for patients and caregivers. Topics included demographics, knowledge and attitudes regarding environmental sustainability, opportunities for initiatives, and perceived barriers. Multiple-choice, Likert-scale, and open-ended questions were used. RESULTS: A total of 174 staff members and 37 patients participated. The majority (152/174, 88%) of staff members had received no and minimal training on sustainability, while 93% (162/174) cited practicing sustainability at work as moderately to extremely important. Among patients and caregivers, 54% (20/37) often or always noticed when a hospital is being eco-friendly. Both staff members and patients agreed that improving sustainability would boost satisfaction (125/174, 71.8% and 22/37, 59.4%, respectively) and hospital reputation (22/37, 59.4% and 25/37, 69.5%, respectively). The staff members' highest-rated environmental initiatives included transitioning to reusables, education, and improved energy consumption, while patients prioritized increased nature, improved food sourcing, and education. Perceived barriers to these initiatives included cost, lack of education, and lack of incentives. CONCLUSIONS: Staff members and patients and caregivers in a large academic health care center acknowledge the significance of environmental sustainability in the OR. While they do not perceive a direct impact on patient care, they anticipate positive effects on satisfaction and hospital reputation. Aligning initiatives with staff members and patient and caregiver preferences can help drive meaningful change within the OR and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».